Amazon Data Engineer Associate DEA-C01 — 学習ガイド
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このガイドはDEA-C01の各ドメインを詳しく解説します。深く学びたいドメインを選ぶか、順番に進めてください。
ドメイン
- データの取り込みと収集 — このドメインでは、生データをデータプラットフォームに信頼性高く大規模に取り込むために使用されるパターン、AWSサービス、および運用の詳細について説明します。データエンジニアは、バッチとストリーミングのエントリポイントを選択し、データのカタログ化と発見可能性を確保し、スループット、リプレイ可能性、およ
- データストレージとレイクアーキテクチャ — このドメインでは、AWSのストレージサービスとデータベースエンジンが、現代のデータプラットフォームにおける大規模なデータ取り込み、耐久性のあるアーカイブ、クエリパフォーマンス、そして安全なガバナンスをどのようにサポートするかを扱います。データエンジニアは、S3、Lake
- データカタログ化とメタデータ管理 — このドメインは、AWS
- データ変換と処理 — EMRは、カスタマイズ可能で大規模なビッグデータ処理（Spark、Hadoop、Presto、Flink）に最適なサービスです。クラスタレベルの制御、カスタムブートストラップアクション、または特殊なライブラリが必要な場合に使用されます。クラスタはCLIの`aws emr
- データオーケストレーションとワークフロー管理 — オーケストレーションとワークフロー管理は、信頼性と保守性の高いデータプラットフォームを構築する上で中心的な役割を果たします。これらは、ETL（extract-transform-load）ジョブの調整、依存関係の管理、障害処理、イベント駆動型プロセスの統合を行います。このドメインでは、バッチETL、
- データクエリと分析 — このドメインは、大規模データセットに対する分析クエリとBIをサポートするAWSサービスの設計、チューニング、運用を対象とします。Athena、Redshift、OpenSearch、QuickSightにわたるコスト効率とパフォーマンスに優れたクエリパターン、およびそれらがS3、Glue、トランザク
- データセキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス — このドメインでは、分析を可能にしながら、データを保護し、監査可能で、コンプライアンスを遵守した状態に保つためのコントロール、サービス、および運用パターンを扱います。データエンジニアは、分析ワークフローがPIIを公開したり、サービス統合を壊したりすることなく実行されるように、暗号化、アクセス制御、検出
- データパイプラインの監視とトラブルシューティング — AWS全体でストリーミングデータとバッチデータをタイムリーかつ正確に配信するためには、データパイプラインのモニタリングとトラブルシューティングが不可欠です。この分野では、Kinesis、Firehose、Glue、DMS、Lambdaなどのサービスや、インシデント調査をサポートするAWS監査証跡に関
- データワークロードのコスト最適化 — データワークロードのコスト最適化は、ストレージ、コンピューティング、データ処理パイプラインが想定外の支出を伴わずに価値を提供できるようにするためのものです。データエンジニアは、サービスや利用パターンによって異なる料金モデルを考慮しつつ、クエリパフォーマンス、データの耐久性、可用性のバランスを取る必要
- データ品質、検証、可観測性 — このドメインは、データの正確性を保証し、異常を検出し、パイプラインの信頼性を維持するために使用されるエンドツーエンドのプラクティスとAWSサービスを対象としています。強力な検証と可観測性により、下流工程での不具合を減らし、SLAを遵守し、安全な再処理を可能にします。データエンジニアは、Glue
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